综述：利用人工智能解开阿尔茨海默病之谜

阿尔茨海默病（AD）是复杂全球性疾病，现有研究未完全揭示其病因。多源大数据（生物、临床等）及多组学研究为探索其病理提供机会，人工智能（AI）在处理复杂数据上优于传统方法。本综述聚焦 AI 在 AD 研究现状与挑战，探讨其辅助诊疗等应用及个性化医疗前景。

　　

阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）是一种影响全球个体的多维复杂疾病。尽管数十年实验与临床研究揭示了多种过程，但关于其起源的许多问题仍未解决。目前虽尚未完全掌握所有 “拼图碎片”，但日益增多的公共数据共享计划收集了 AD 患者的生物、临床和生活方式数据，产生了海量疾病相关知识，远超人类理解范畴。此外，结合多组学研究的大数据，为探究 AD 整个生物谱下的病理生理过程提供了机会。

人工智能（Artificial Intelligence, AI）为评估复杂重要数据提供了多种方法，有助于增进对 AD 的认识。下一代测序和微阵列技术的引入，推动了遗传数据研究的显著增长。在评估此类复杂项目时，AI 技术优于传统的数据处理统计技术。

本综述聚焦于 AI 在 AD 研究中的当前进展及潜在挑战，特别探讨了 AI 如何协助医疗从业者进行患者分层、评估个体转化为 AD 的可能性，以及使用计算机辅助诊断方法诊断 AD。科学家的最终目标是开发个性化、有效的治疗方法。